投稿者 global-ai-media 
Googleが生成AI「Gemini」にショッピング機能を統合し、対話画面から直接商品購入が可能になる動きを見せています。これはAIが単なる情報検索のツールから、具体的な行動を代行する「エージェント」へと進化していることを示唆しています。本記事では、このトレンドが日本のEC市場や企業のデジタル戦略にどのような変革をもたらすのか、実務的な視点で解説します。
「チャット」から「アクション」への転換点
Googleが生成AIサービス「Gemini」において、EtsyやWayfairといった外部ECプラットフォームの商品を検索結果に表示するだけでなく、AIとの対話インターフェース内で購入プロセスまで完結させる機能を実装し始めています。これは、従来の「検索してリンクをクリックし、ECサイトへ遷移する」というWeb体験を根本から変える動きです。
これまで生成AIの主な用途は、文章作成や要約、コード生成といった「情報の生成・整理」が中心でした。しかし、今回の動きはAIがユーザーの意図を汲み取り、外部サービスと連携してタスクを完了させる「エージェント型AI（Agentic AI）」へのシフトを象徴しています。ユーザーにとっては利便性が向上する一方で、企業にとっては「自社サイトへの流入が減る（ゼロクリック検索の加速）」という新たな課題を突きつけられることになります。
日本市場における「中抜き」と「ブランド体験」の課題
この動向を日本のビジネス環境に当てはめると、EC事業者やブランドオーナーは戦略の再考を迫られます。日本ではAmazonや楽天などのモール型ECが強力ですが、もしAIプラットフォームがユーザーとモールの間に介在し、AI上で購買が完結するようになれば、ブランドが大切にしてきた「世界観の伝達」や「クロスセル（合わせ買い）の提案」が難しくなる恐れがあります。
特に日本の消費者は、商品のスペックだけでなく、ブランドの信頼性や細やかな「おもてなし（アフターサポートや梱包の丁寧さ）」を重視する傾向があります。AIが価格や仕様だけで商品を推奨・自動購入するようになると、日本企業が強みとしてきた付加価値が埋没してしまうリスクがあります。したがって、AI時代には「AIに選ばれるための構造化データ整備」と「AIでは代替できないリアルまたは独自のデジタル体験」の両輪が必要不可欠となります。
リスク要因：ハルシネーションと商取引の責任分界点
実務的な観点では、リスク管理も重要なテーマです。生成AIには依然として「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクがあります。例えば、AIが商品の在庫状況や配送条件を誤ってユーザーに伝え、その結果トラブルになった場合、責任の所在はプラットフォーマー（Google等）にあるのか、商品提供元にあるのかという問題が生じます。
日本の商習慣や消費者契約法などの法規制に照らし合わせると、誤表示によるトラブルは企業の信頼失墜に直結します。自社の商品情報をAI経由で販売する場合、API連携などを通じて「常に正確な最新情報」がAI側に渡る仕組みを構築することは、もはや技術的な要件ではなく、ガバナンス上の必須要件と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと国内事情を踏まえ、日本の意思決定者やプロダクト担当者は以下の点に留意すべきです。
- 「検索」対策から「AI推奨」対策へ（GEO/AIO）：
従来のSEO（検索エンジン最適化）に加え、GEO（Generative Engine Optimization）やAIO（AI Optimization）の視点が必要です。AIが読み取りやすい形（Schema.orgなどの構造化データ）で商品・サービス情報を整備することが、将来的な販売機会の損失を防ぎます。 - APIファーストなシステム設計：
自社サービスをAIエージェントに「使わせる」ためには、人間用のUIだけでなく、AIが操作しやすいAPIの整備が急務です。これにより、Google GeminiやChatGPTなどの主要プラットフォーム経済圏に自社商品を組み込むことが可能になります。 - 顧客接点の再定義：
AIが購買代行を行うようになると、企業と顧客の直接的なタッチポイントが減少します。そのため、購入後の体験（配送、開封体験、サポート）や、コミュニティ形成など、AIが介在できない領域でのエンゲージメント強化がこれまで以上に重要になります。 - AIガバナンスと正確性の担保：
AI経由の取引を想定する場合、商品データが誤って伝わらないよう、データパイプラインの品質管理（DataOps）を徹底する必要があります。また、利用規約においてAI経由の誤認購入に関する免責事項等を法務部門と連携して整理しておくことも推奨されます。